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基于MCSA的齿轮故障诊断技术研究

董传洋  
【摘要】:齿轮传动机构精准可靠,传递的速度和功率范围较大,得到广泛的应用。齿轮故障诊断对减少工业事故引发的经济损失和人员伤亡具有重要的意义。传统的齿轮故障诊断方法,如振动诊断法需要安装额外的振动传感器且受环境及噪声的影响较大。基于电机电流特征分析(Motor Current Signature Analysis,MCSA)的齿轮故障诊断技术以电机定子电流为切入点,从电气的角度对齿轮故障进行诊断,属于无创检测,不会对系统造成干扰。本文建立了齿轮传动系统的双惯量模型,对基于MCSA的齿轮故障诊断机理进行了理论推导,依据双惯量模型在MATLAB中对理论推导进行仿真验证。接下来本文分别以FFT,小波变换,经验模态分解作为主要的信号处理方法从实验采集到的电机定子电流中提取故障特征,诊断齿轮故障。首先采用FFT分析作为故障特征的提取方法,FFT在保证足够长的采样时间下能有效诊断出齿轮故障。随后本文研究了电机转速和负载对故障诊断的影响,得出FFT提取故障特征的能力随着电机转速的升高而降低,随着负载的增大而提高,整体上呈现负载越大转速越低越有利于诊断出故障的规律。对FFT的局限进行阐述后本文引出了小波分析,小波分析通过小波变换实现,小波变换最大的特点是多分辨率分析。将小波变换分别与FFT分析和包络谱分析相结合进行故障诊断,实验结果表明在FFT失效的情况下小波分析仍能消除负载及转速的影响,有效诊断出齿轮故障,扩大齿轮故障诊断的适用范围。而且小波变换结合包络谱分析提取的故障特征频率更明显。最后引入经验模态分解,经验模态分解相比小波变换最大特点是分解过程是自适应的,不需要提前选择基函数。在简要阐述经验模态分解的理论后,首先用经验模态分解对电流进行分解,对分解所得的固有模态函数进行包络谱分析成功诊断出了齿轮故障。然后利用小波变换具有滤波器的特性,对电机电流信号首先进行小波变换,选取小波变换后的细节信号作为下一步经验模态分解的对象,最后利用包络谱有效提取出了齿轮的故障特征,而且故障特征要比相同实验条件下本文涉及到的其他方法更加明显。


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